python 进程内存增长问题, 解决方法和工具
表现
运行环境:
# uname -a
Linux ** 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
# python2 --version
Python 2.7.5
# cat /etc/*-release
CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)
python程序在长时间(较大负载)运行一段时间后, python 进程的系统占用内存持续升高:
# ps aux | grep python2
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND
root 124910 10.2 0.8 5232084 290952 ? Sl Mar17 220:37 python2 offline.py restart
# ~~~~~~
# 290M 内存占用
这里的python进程在经历大量请求处理过程中, 内存持续升高, 但最终负载压力下降之后, 内存个并没有下降.
解决方法
为了节省读者时间, 这里先给出结论, 后面再记录详细的排查步骤.
我们分几个步骤逐步定位到问题所在:
- 首先确定当时程序在做什么, 是否有异常行为.
- 排除行为异常之后, 查看python的内存使用情况, 是否所有该回收的对象都回收了.
- 排除垃圾回收等python内部的内存泄漏问题后, 定位到时libc的malloc实现的问题.
而最后的解决方法也很简单, 直接替换malloc模块为tcmalloc:
LD_PRELOAD="/usr/lib64/libtcmalloc.so" python x.py
定位问题过程
gdb-python: 搞清楚python程序在做什么
首先要确定python在做什么, 是不是有正常的大内存消耗任务在运行, 死锁等异常行为.
这方面可以用gdb来帮忙, 从gdb-7开始, gdb支持用python来实现gdb的扩展. 我们可以像调试c程序那样, 用gdb对python程序检查线程, 调用栈等.
而且可以将python代码和内部的c代码的调用栈同时打印出来.
这样对不确定是python代码问题还是其底层c代码的问题的时候, 很有帮助.
以下步骤的详细信息可以参考 debug-with-gdb.
准备gdb
首先安装python的debuginfo:
# debuginfo-install python-2.7.5-39.el7_2.x86_64
如果缺少debuginfo, 运行后面的步骤gdb会提示blabla, 按照提示安装完继续就好:
Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install python-2.7.5-39.el7_2.x86_64
接入gdb
然后我们可以直接用gdb attach到1个python进程, 来查看它的运行状态:
# gdb python 11122
attach 之后进入了gdb, 能做的事情就多了. 几个基本的检查步骤:
查看线程
(gdb) info threads
Id Target Id Frame
206 Thread 0x7febdbfe3700 (LWP 124916) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
205 Thread 0x7febdb7e2700 (LWP 124917) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
204 Thread 0x7febdafe1700 (LWP 124918) "python2" 0x00007febe9b75413 in select () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
203 Thread 0x7febda7e0700 (LWP 124919) "python2" 0x00007febe9b7369d in poll () at ../sysdeps/unix/syscall-template.S:81
一般加锁死锁差不多可以在这里看到, 会有线程卡在xx_wait之类的函数上.
之前用这个方法定位了1个python-logging模块引起的, 在多线程的进程中运行fork, 导致logging的锁被锁住后fork到新的进程, 但解锁线程没有fork到新进程而造成的死锁问题.
查看调用栈
如果发现某个线程有问题, 切换到那个线程上, 查看调用栈确定具体的执行步骤, 使用bt 命令:
(gdb) bt
#16 0x00007febea8500bd in PyEval_EvalCodeEx (co=<optimized out>, globals=<optimized out>, locals=locals@entry=0x0, args=<optimized out>,
argcount=argcount@entry=1, kws=0x38aa668, kwcount=2, defs=0x3282a88, defcount=2, closure=closure@entry=0x0)
at /usr/src/debug/Python-2.7.5/Python/ceval.c:3330
...
#19 PyEval_EvalFrameEx (
f=f@entry=Frame 0x38aa4d0, for file t.py, line 647, in run (part_num=2, consumer=<...
bt 命令不仅可以看到c的调用栈, 还会显示出python源码的调用栈, 想上面frame-16是c的, frame-19显示出在python的源代码对应哪1行.
如果只查看python的代码的调用栈, 使用py-bt命令:
(gdb) py-bt
#1 <built-in method poll of select.epoll object at remote 0x7febeacc5930>
#3 Frame 0x3952450, for file /usr/lib64/python2.7/site-packages/twisted/internet/epollreactor.py, line 379, in doPoll (self=<...
l = self._poller.poll(timeout, len(self._selectables))
#7 Frame 0x39502a0, for file /usr/lib64/python2.7/site-packages/twisted/internet/base.py, line 1204, in mainLoop (self=<...
py-bt显示出python源码的调用栈, 调用参数, 以及所在行的代码.
coredump
如果要进行比较长时间的跟踪, 最好将python程序的进程信息全部coredump出来, 之后对core文件进行分析, 避免影响正在运行的程序.
(gdb) generate-core-file
这条命令将当前gdb attach的程序dump到它的运行目录, 名字为core.<pid>, 然后再用gdb 加载这个core文件, 进行打印堆栈, 查看变量等分析, 无需attach到正在运行的程序:
# gdb python core.<pid>
其他命令
其他命令可以在gdb输入py<TAB><TAB> 看到, 和gdb的命令对应, 例如:
(gdb) py
py-bt py-list py-print python
py-down py-locals py-up python-interactive
py-up,py-down可以用来移动到python调用站的上一个或下一个frame.py-locals用来打印局部变量
等等等等. gdb里也可以用help命令查看帮助:
(gdb) help py-print
Look up the given python variable name, and print it
在这次追踪过程中, 用gdb-python排除了程序逻辑问题. 然后继续追踪内存泄漏问题:
pyrasite: 连接进入python程序
pyrasite 是1个可以直接连上一个正在运行的python程序, 打开一个类似ipython的交互终端来运行命令来检查程序状态.
这给我们的调试提供了非常大的方便. 简直神器.
安装:
# pip install pyrasite
...
# pip show pyrasite
Name: pyrasite
Version: 2.0
Summary: Inject code into a running Python process
Home-page: http://pyrasite.com
Author: Luke Macken
...
连接到有问题的程序上, 开始收集信息:
pyrasite-shell <pid>
>>>
接下来就可以在<pid>的进程里调用任意的python代码, 来查看进程的状态.
下面是几个小公举(特么的输入法我是说工具..)可以用来在进程内查看内存状态的:
psutil 查看python进程状态
pip install psutil
首先看下python进程占用的系统内存RSS:
pyrasite-shell 11122
>>> import psutil, os
>>> psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss
29095232
基本和ps命令显示的结果一致
rss the real memory (resident set) size of the process (in 1024 byte units).
guppy 取得内存使用的各种对象占用情况
guppy 可以用来打印出各种对象各占用多少空间, 如果python进程中有没有释放的对象, 造成内存占用升高, 通过guppy可以查看出来:
同样, 以下步骤是在通过pyrasite-shell, attach到目标进程后操作的.
# pip install guppy
from guppy import hpy
h = hpy()
h.heap()
# Partition of a set of 48477 objects. Total size = 3265516 bytes.
# Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)
# 0 25773 53 1612820 49 1612820 49 str
# 1 11699 24 483960 15 2096780 64 tuple
# 2 174 0 241584 7 2338364 72 dict of module
# 3 3478 7 222592 7 2560956 78 types.CodeType
# 4 3296 7 184576 6 2745532 84 function
# 5 401 1 175112 5 2920644 89 dict of class
# 6 108 0 81888 3 3002532 92 dict (no owner)
# 7 114 0 79632 2 3082164 94 dict of type
# 8 117 0 51336 2 3133500 96 type
# 9 667 1 24012 1 3157512 97 __builtin__.wrapper_descriptor
# <76 more rows. Type e.g. '_.more' to view.>
h.iso(1,[],{})
# Partition of a set of 3 objects. Total size = 176 bytes.
# Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class)
# 0 1 33 136 77 136 77 dict (no owner)
# 1 1 33 28 16 164 93 list
# 2 1 33 12 7 176 100 int
通过以上步骤, 可以看出并没有很多python对象占用更大内存.
无法回收的对象
python本身是有垃圾回收的, 但python程序中有种情况是对象无法被垃圾回收掉(uncollectable object), 满足2个条件:
- 循环引用
- 循环引用的链上某个对象定义了
__del__方法.
官方的说法是, 循环引用的一组对象被gc模块识别为可回收的, 但需要先调用每个对象上的__del__方法, 才能回收. 但用户自定义了__del__的对象, gc系统不知道应该先调用环上的哪个__del__. 因此无法回收这类对象.
不能回收的python对象会持续占据内存, 当问题查到这里时我们怀疑有不能被回收的对象导致内存持续升高.
于是我们尝试列出所有不能回收的对象.
后来确定不是这种问题引起的内存不释放. 不能回收任然可以通过
gc.get_objects()列出来, 并会在gc.collect()调用后被加入到gc.garbage的list里. 但我们没有发现这类对象的存在.
查找uncollectable的对象:
pyrasite-shell 11122
>>> import gc
>>> gc.collect() # first run gc, find out uncollectable object and put them in gc.garbage
# output number of object collected
>>> gc.garbage # print all uncollectable objects
[] # empty
如果在上面最后一步打印出了任何不能回收的对象, 则需要进一步查找循环引用链上在哪个对象上包含__del__方法.
下面是1个例子来演示如何生成不能回收的对象:
不可回收对象的例子 🌰
from __future__ import print_function
import gc
'''
This snippet shows how to create a uncollectible object:
It is an object in a cycle reference chain, in which there is an object
with __del__ defined.
The simpliest is an object that refers to itself and with a __del__ defined.
> python uncollectible.py
======= collectible object =======
*** init, nr of referrers: 4
garbage: []
created: collectible: <__main__.One object at 0x102c01090>
nr of referrers: 5
delete:
*** __del__ called
*** after gc, nr of referrers: 4
garbage: []
======= uncollectible object =======
*** init, nr of referrers: 4
garbage: []
created: uncollectible: <__main__.One object at 0x102c01110>
nr of referrers: 5
delete:
*** after gc, nr of referrers: 5
garbage: [<__main__.One object at 0x102c01110>]
'''
def dd(*msg):
for m in msg:
print(m, end='')
print()
class One(object):
def __init__(self, collectible):
if collectible:
self.typ = 'collectible'
else:
self.typ = 'uncollectible'
# Make a reference to it self, to form a reference cycle.
# A reference cycle with __del__, makes it uncollectible.
self.me = self
def __del__(self):
dd('*** __del__ called')
def test_it(collectible):
dd()
dd('======= ', ('collectible' if collectible else 'uncollectible'), ' object =======')
dd()
gc.collect()
dd('*** init, nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))
dd(' garbage: ', gc.garbage)
one = One(collectible)
dd(' created: ', one.typ, ': ', one)
dd(' nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))
dd(' delete:')
del one
gc.collect()
dd('*** after gc, nr of referrers: ', len(gc.get_referrers(One)))
dd(' garbage: ', gc.garbage)
if __name__ == "__main__":
test_it(collectible=True)
test_it(collectible=False)
上面这段代码创建了2个对象, 1个可以回收, 1个不能回收, 他们2个都定义了__del__方法, 唯一区别就是是否引用了自己(从而构成了引用环).
如果在这个步骤发现了循环引用, 就要进一步查处哪些引用关系造成了循环引用, 进而破坏掉循环引用, 让对象变成可以回收的.
objgraph 查找循环引用
# pip install objgraph
pyrasite-shell 11122
>>> import objgraph
>>> objgraph.show_refs([an_object], filename='sample-graph.png')
上面的例子中, 将在本地生成一个图片, 描述由可以由 an_object 引用到的关系图:
具体参考: objgraph
